分段脉冲系统的有限时间稳定与滤波

利用线性矩阵不等式和松弛变量方法,研究连续时间分段脉冲系统的有限时间稳定和滤波问题.一方面给出滤波误差系统有限时间稳定和满足性能要求的充分条件.另一方面给出有限时间滤波问题可解的充分条件和滤波器的设计方法.最后通过数值算例表明结论的可行性和有效性.     

离散时间不确定脉冲系统的有限时间稳定性与滤波

本文研究离散时间不确定脉冲系统的有限时间稳定性和滤波问题.利用线性矩阵不等式和松弛变量方法,不仅给出了滤波误差系统有限时间稳定和满足性能要求的充分条件,另外也给出了滤波器存在的充分条件和设计方法.最后通过数值模拟表明了结论的可行性和有效性.     

不确定脉冲系统的有限时间鲁棒滤波

研究了线性脉冲系统的有限时间鲁棒滤波问题.一方面给出了滤波误差系统有限时间稳定和满足性能要求的充分条件,并且给出了滤波器的设计方法.另一方面为了避免设计方法中出现的耦合问题,给出了一个可行的结论.最后通过数值算例表明了结论的可行性和有效性.     

正线性时滞系统的L_1(l_1)-增益性能分析及正控制器设计

讨论连续(离散)时间正线性时滞系统的L_1(l_1)-增益性能分析及正控制器设计问题.由于正系统的非负特性,自然地可利用L_1(l_1)-增益来估计系统的性能.首先,给出了正线性时滞系统渐近内稳定且满足给定的L_1(l_1)-增益指标的充要条件.然后,基于上述条件,针对单输入系统,利用奇异值分解(SVD)方法给出了正L_1(l_1)-控制器存在的充要条件,此条件可表示为非线性规划(NLP)问题.并将所给的方法推广到多输入情形,得到了具有特殊形式的L_1(l_1)-控制器的存在条件.最后,给出数值算例来验证理论结果的有效性.     

不确定离散脉冲系统的鲁棒H∞滤波问题

研究一类离散脉冲不确定系统的鲁棒H∞滤波器设计问题.首先,介绍了脉冲线性滤波器与离散脉冲系统的鲁棒H∞滤波问题.其次,基于离散Liapunov函数方法,给出了用线性矩阵不等式表达的滤波误差系统渐近稳定的充分条件与H∞脉冲线性滤波器的设计方法.最后,给出数值例子说明结果的有效性.     

具有信道衰落的离散系统非脆弱H_∞故障检测

文章设计了一种具有信道衰落的离散系统的非脆弱H_∞故障检测滤波器.用L阶莱斯衰落模型刻画实际接收到的测量信号,其信道系数具有在区间[0,1]上的任一概率密度函数.针对滤波器实际执行时增益发生变化的现象,采用乘性增益变化进行描述.基于李雅普诺夫稳定性理论、随机分析技术及LMI技术,得到使整个滤波误差系统随机稳定、同时满足H_∞性能指标的非脆弱故障检测滤波器存在的充分条件,给出离散系统的非脆弱H_∞故障检测问题的求解方案.该方案既能使滤波误差系统稳定,又能保证系统具有一定的H_∞性能.最后,由数值仿真说明研究的有效性.     

具时变时滞和 Markovian转换的不确定奇异随机系统的鲁棒 H_∞ 滤波(英文)

本文处理了一类具与模式有关的时变时滞和 Markovian转换的不确定奇异随机系统的鲁棒H∞滤波问题.所考虑的系统包含参数不确定性,Markovian参数,随机扰动和与模式有关的时变时滞.本文的目的是设计一个滤波器以保证滤波错误系统是正则的、无脉冲的、鲁棒指数均方稳定的和可达到一个给定的 H∞扰动衰减水平.文章首先得到所求鲁棒指数H∞滤波器存在的充分条件,然后给出所求滤波器参数的显示表示.     

一类具有饱和因子的奇异时滞系统的鲁棒保性能控制

研究了具有饱和因子的非线性奇异时滞系统的鲁棒保性能控制问题.目的是设计一个鲁棒控制器和保成本控制器,通过线性矩阵不等式方法(LMI)得出了鲁棒控制器和保性能控制器存在的充分条件.当这些LMI方法是可解时,分别给出了鲁棒控制器和保性能控制器的解析表达式.     

驻留概率信息方法的离散切换系统H_∞滤波器设计

通过基于驻留概率信息的方法,研究了一类具有时变延迟离散切换系统的H_∞滤波器设计的问题.通过对切换系统在每个子系统的驻留概率信息加以利用,建立一种新型切换系统模型和滤波器模型.利用Lyapunov函数及线性矩阵不等式方法,给出切换系统的H_∞均方稳定的充分条件,然后得到H_∞滤波器增益.最后,通过仿真算例来验证文章所用方法的有效性.     

不确定时滞摄动滤波误差动态系统的稳定性分析

基于Lyapunov稳定性理论、线性矩阵不等式方法、时滞分段分析方法、自由权矩阵方法、矩阵分析方法等,该文在前期滤波器设计理论基础上,进一步研究了含有不确定性结构的时变时滞奇异摄动滤波误差动态系统的稳定性分析问题.通过构造新的Lyapunov泛函,引用新的交叉项界定法并根据系统特性,推出了时滞依赖和时滞独立两种情形下新的滤波误差动态系统稳定性判别条件.最后,给出数值样例表明该文所得结果的有效性和可行性.     

不确定奇异系统的鲁棒严格无源和ISS（英文）

研究了一类不确定性奇异系统的严格无源和ISS问题.利用线性矩阵不等式(LMI)方法,给出了系统严格无源和ISS的充分条件.当获取的线性矩阵不等式条件不能被满足时,考虑状态反馈问题,并设计有效的控制方法使系统达到相应的性能.最后,通过数值仿真例子验证了本文方法的有效性.     

时变时滞切换系统动态回馈控制器设计分析

研究了一类时变时滞切换控制系统的动态回馈控制器的设计问题.其中,控制输入具有导数有界的时变时滞.利用多Lyapunov泛函方法,结合不等式的放缩技巧,用线性矩阵不等式(LMI)的形式给出了确保系统渐近稳定的控制器存在的充分条件,同时设计出了相应的有效切换律.最后给出实例说明了本文控制器设计的有效性.     

基于LMI的时滞关联模糊大系统的分散镇定

讨论了具有时滞关联的连续时间模糊大系统的分散镇定问题 ,基于李亚普诺夫稳定性理论及大系统分散控制理论 ,给出了保证该时滞模糊大系统闭环渐近稳定的 LMI形式的充分条件 .满足这些充分条件的分散化并行分布补偿 ( DPDC)控制器参数可通过 MATLAB的 LMI工具箱有效的对其进行求取 .     

一类具有时变时滞和Markov跳变参数的不确定系统滑模控制

针对一类具有时变时滞和Markov跳变参数的不确定系统,研究基于滑模超平面的变结构控制算法.该算法通过坐标变换将系统描述成简约型,在考虑时变时滞和不确定性的前提下,基于线性矩阵不等式(LMIs)方法给出了滑模平面的设计方法,推导出了随机稳定滑模面存在的充分条件,同时利用指数趋近律构造了整个系统的滑模变结构控制算法,并证明了该算法能够确保系统的运动轨迹在有限时间内到达并一直保持在滑模面上.最后通过数值仿真算例验证了设计方法的正确性和有效性.     

具有Markov跳变参数的广义系统鲁棒故障检测

针对一类广义不确定时滞Markov跳变系统,应用鲁棒控制理论分析重构的增广系统,获取了系统的故障检测滤波器.利用构造的随机Lyapunov-Krasovskii函数和线性矩阵不等式,证明并给出了故障检测滤波器有解的充分条件和优化设计方法,同时使得残差体现其对扰动的抑制作用和对故障的灵敏性.所设计的滤波器使系统具有随机稳定性,抑制干扰能力强,满足所给的范数指标.仿真算例对结果进行了验证,在故障信息发生时,故障检测滤波器可以很灵敏地检测出故障,并能有效地抑制未知扰动对残差的影响在给定的范围内.     

在不确定观测下离散状态时滞系统的最优滤波

研究了在不确定观测下离散状态时滞系统的最优滤波问题,观测值的不确定性则通过一个满足Bernoulli分布且统计特性已知的随机变量来描述. 一般采用状态增广方法将时滞系统转换为无时滞随机系统, 再利用Kalman滤波器的设计方法解决最优状态估计问题, 但是当系统时滞较大时,转换后的系统状态维数很高, 这样增加了计算负担. 为此,基于最小方差估计准则, 利用射影性质和递归射影公式得到了一个新的滤波器设计方法, 而且保证了滤波器的维数与原系统相同.最后, 给出一个仿真例子说明所提方法的有效性.     

时滞非线性连续切换系统观测器设计

针对非线性时滞切换系统进行了观测器设计.通过构造李雅普诺夫Krasovskii泛函、利用线性矩阵不等式与平均驻留时间的策略,提出切换系统的增益矩阵设计,讨论了在切换系统无扰动的情况下误差切换系统指数渐近稳定的充分条件.在此基础之上进一步研究了具有扰动影响时,误差切换系统具有H_∞性能指标的线性矩阵不等式条件.其次把结果推广到误差切换系统有共同Lyapunov函数的情况,也进一步简化为没有时延的情况.最后给出仿真例子,显示切换系统的观测器设计是行之有效的.     

具有时变时滞多智能体系统二分一致性

针对具有时变时滞的多智能体系统二分一致性问题,设计出相应的一致性协议.进一步,通过规范变换和状态变换将二分一致性问题转化为相应的稳定性问题.构造LyapunovKrasovskii泛函,利用线性矩阵不等式(LMI)理论并结合自由矩阵的方法得到多智能体系统达到二分一致的充分条件.对于固定拓扑和切换拓扑情形均进行了研究,当系统具有切换拓扑时,利用平均驻留时间方法分析得到保证系统二分一致性成立的充分条件.最后,利用仿真实例说明所得结果的有效性.     

一类中立型时滞互联系统的记忆反馈控制及稳定性条件

针对一类中立型时滞互联系统,当滞后时间对系统影响较小时,研究其记忆反馈控制问题.设计记忆反馈控制器,给出新的李雅普诺夫函数,结合自由加权矩阵及牛顿-莱布公式对系统稳定性进行分析,并应用线性矩阵不等式(LMI)给出中立时滞互联系统稳定的充分条件.数值仿真验证了所提控制方法的可行性.     

具有周期输入的频率域自适应滤波器的健壮性

自适应滤波在工程技术中有着极其广泛的应用,例如,用于消除回声、横向均衡、降低噪声等.虽然存在多种类型的自适应滤波算法,但在实际应用中最经常采用的是 Widrow算法.这是因为这种算法虽非最优但很容易实现,且具有较好的性能.时间域中的Widrow 算法可以简述如下:设{x_k}和{y_k}分别是输入序列和理想输出序列.在 k 时刻作估计(?)_k=sum from n=0 to N-1 h_n~((k))x_(k-n),相应的误差为 e_k=(?)_k-y_k.Widrow 自适应滤波器是指递推算法